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Markierung

Markenartikel
Markierung mathematische Modelle zur Abbildung und Analyse einer bestimmten Klasse stochasti- scherProzesse. Markoff-Prozesse sind dadurch gekenn­zeichnet, dass der Zustand eines Systems (z. B. die Höhe eines Lagerbestands) im Zeit­punkt t + 1 nur von seinem Zustand in der Vorperiode t abhängt. Für den Fall einer end­lichen Zahl möglicher Zustände eines sol­chen Systems kann seine Entwicklung durch Übergangswahrscheinlichkeiten beschrie­ben werden, mit denen ein Zustand i in die Zuständej (j = 1,. ,J) übergeht. Die Folge der Übergangswahrscheinlichkeiten Wij1 (t= 1, .. .,T) heißt Markoff-Kette. Falls diese für al­le t gleich sind, liegt eine homogene Markoff- Kettevor. Gelegentlich wird in Absatzplanungsmo- dellen der Markenwechsel oder die Marken­wahl von Käufern als Markoff-Kette dar­gestellt (Markenwahlentscheidung); sie dient hierbei als Basis für die Berechnung von Marktanteilen. Die Tabelle zeigt eine sog. Übergangsmatrix für eine Anwendung des Markoff-Modells auf die Markenwahl von problemlosen Ver­brauchsgütern. Beim Kauf solcher Produkte (z. B. Zahnpasta oder Limonade) sind so viele unkontrollierbare Einflußfaktoren im Spiel, dass man die Markenwahl als zufallsbedingt ansehen kann. Die Übergangswahrschein­lichkeiten für die beiden „Zustände“ Kauf der Marke A oder B können mit Hilfe von Haushaltspanels empirisch ermittelt wer­den. Den Daten des Beispiels ist zu entnehmen, dass die Markentreue bei A größer als bei B ist. Erstere wird von 80% der Käufer, die sie in der Vorwoche gekauft haben, wieder gekauft (Wiederkaufverhalten); bei letz­terer sind es nur 60%. Markoff-Modelle gehören zu einer größeren Gruppe von stochastischen Modellen der Unternehmensforschung (Operations Re­search), die Ersatzmodelle, Warteschlangen- modelle, Simulationsverfahren u.a. um­faßt. Auch in der Konsumentenforschung sind weitere stochastische Modeliedes Kauf­verhaltens entwickelt worden (Käuferver­halten). Zu den bekannteren gehören das li­neare Lernmodell von Alfred Kuehn, ebenfalls ein Modell der Markenwahl, und das Kaufeintrittsmodell von A. S. C. Ehren­berg zur Erklärung und Prognose von Erst­käufen bei Produktinnovationen.

Literatur:  Koblas, ]., Stochastische Methoden zu Operations Research, Stuttgart 1977. Meffert, H Steffenhagen, H., Marketmg-Prognose-Modelle, Stuttgart 1977.

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